计算机视觉技术是一种使计算机能够通过图像或视频来理解和解释周围环境的技术，它涵盖了从数字图像中获取、处理和分析视觉信息，以实现类似人类视觉系统的自动化任务。
应用领域
1、工业制造：在工业制造领域，计算机视觉技术用于产品质量检测、产品分类与分拣以及机器人自动引导等方面，自动化生产线上的计算机视觉系统可以识别和检测产品表面的缺陷，如瑕疵、裂痕等，从而提高产品的质量和一致性。
2、医疗诊断：计算机视觉技术在医学影像分析与处理方面有广泛应用，辅助医生进行疾病诊断和治疗，它能自动识别影像中的异常位置，帮助医生诊断肿瘤、骨折等疾病，并应用于手术室的辅助操作。
3、交通管理：计算机视觉技术通过分析交通摄像头拍摄的图像和视频，实时监测和分析交通状况，为交通管理部门提供决策支持，它可以自动识别交通流量密集的道路，并根据识别结果调整交通信号灯的时间。
4、人脸识别：在安全领域，计算机视觉技术用于人脸识别，广泛应用于人脸解锁、人脸门禁等，它还被应用于社交媒体和犯罪调查等领域。
5、自动驾驶：计算机视觉技术在自动驾驶汽车中发挥关键作用，通过高精度传感器和摄像头实时捕捉周围环境的数据，进行有效的决策和控制。
6、安防监控：计算机视觉技术通过图像识别、目标检测和行为分析等，提高了监控系统的智能化水平，增强了公共安全保障。
入门学习路径
1、基础数学和编程：确保掌握线性代数、概率论与统计学、微积分和优化算法等数学知识，Python是计算机视觉的主要编程语言，C++也在性能要求高的应用中使用。
2、基础课程：打下计算机科学和机器学习的基础，包括数据结构与算法、操作系统、机器学习基础等，推荐学习Andrew Ng的机器学习课程和《统计学习导论》。
3、计算机视觉基础：学习图像处理和特征提取的基本概念和技术，如滤波器、边缘检测、图像变换、SIFT, SURF ORB等，推荐阅读《计算机视觉：算法与应用》。
4、深度学习与计算机视觉：深度学习在计算机视觉中有广泛应用，卷积神经网络（CNN）是核心，推荐学习Deep Learning Specialization（Coursera）和CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition。
5、实战项目和竞赛：通过参与实际项目和竞赛提升技能，推荐的项目包括图像分类、对象检测、图像分割、人脸识别等，使用公开数据集如MNIST, CIFAR-10, ImageNet进行模型训练和评估。
计算机视觉技术在多个领域展现出巨大的潜力和应用价值，而通过系统的学习路径和实践项目，可以逐步掌握这一前沿技术。
